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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明涉及一种基于XGBoost算法识别的交互式驾校智能教练系统，系统包括传感器模块，车端系统模块，交互模块，中央系统模块，数据库模块。学员通过交互屏选择训练任务，在开始训练后，车端系统模块通过读取传感器定位数据，记录学员训练轨迹，并利用精确的定位数据将车辆当前位姿实时显示在交互模块中，同时根据车辆位姿与先验地图的数据，判断学员的训练错误内容以及原因，通过车端系统判断本次训练情况，使用训练情况对本次训练轨迹进行标记，随后上传到中央系统模块。中央系统模块采集学员的训练数据，通过对数据进行三分类标注，打方向盘过早、正常和过晚，使用XGBoost算法对数据集进行训练，将训练好的模型部署在终端，终端可根据本次的轨迹推理出结果，并给出训练建议。
主权项：1.一种基于XGBoost算法识别的交互式驾校智能教练系统，其特征在于，包括传感器模块，车端系统模块，交互模块，中央系统模块，数据库模块。包括下列步骤：步骤1：使用传感器模块采集车库信息，完成训练地图车库的构建;步骤2：学员通过交互模块登记自身信息，选择训练车辆，训练任务;步骤3：车端系统模块接收传感器模块发送的精确定位信息，并在规定区域内开始训练时，记录车辆运行轨迹;步骤4：通过车辆的定位信息和方位角信息以及训练车辆的车身数据，标定出车身，并在交互模块上实时显示车身位置与车库地图;步骤5：根据车身位姿数据与车库地图，实时判别学员训练情况，在出现错误时，立即播报错误内容以及错误原因，同时记录信息发送到数据库中;步骤6：中央系统通过应用XGBoost算法对学员的驾驶行为数据进行深入分析，确定学员训练错误，基于分析结果，生成个性化训练意见。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 一种基于XGBoost算法识别的交互式驾校智能教练系统
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